广州网站建设骏域网站,哪些行业做网站推广的多,360优化大师官方下载,有什么有用的网站阅读笔记——Feature-Point Matching for Aerial and Ground Images
1.应用背景
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1.应用背景
在三维重建应用中常用的是航空影像但在城市环境中面对大量的高层建筑物航空影像往往不能很好的重建出完整的三维模型。因为航空影像视角约束以及遮挡等问题即使是倾斜摄影也很难重建较为精细的建筑物立面。 因此其中一个解决方法是将航空影像和地面拍摄的影像进行匹配从而纳入到一个平差模型中整体求解以及重建模型。匹配结果类似下图左为ground image, 右为aerial image)
2.相关工作
现有的解决方法主要有 1.通过特征匹配算子直接匹配。从上图可见ground image和 aerial image的视角差异是巨大的因此匹配显然也是相当困难现有的特征匹配方法如sift虽然能解决不同尺度不同视角影像但是仍不能解决视角差异过大的影像。 2.先纠正影像再匹配。利用影像的定向参数将aerial image纠正至与ground image同样的平面上然后进行匹配。带来的问题是pairwise的匹配计算复杂度高并且纠正后的影像可能重叠度也不高也会导致匹配失败。 3.3D rendering。
3.利用3D rendering 的方式进行匹配 上图来自论文《Leveraging photogrammetric mesh models for aerial-ground feature point matching toward integrated 3D reconstruction》 其主要的思路就是 1.首先在航空图像上进行密集重建以生成三维网格模型在地面图像上进行稀疏重建以获得外部方向参数 2.然后通过在地面摄像机的位置渲染基于航空图像的网格模型来合成地面图像。 3.在地面和合成的地面图像上进行SIFT特征点匹配。匹配性能可以得到明显的改善因为全局的几何变形和遮挡在地面和合成的地面图像之间被消除了。 4.此外考虑到一个合成图像对应多视角的航空图像在对一对合成图像和地面图像进行特征匹配后合成图像上的匹配点可以反向传播到多个航空图像上从而获得多对航空图像和地面图像的匹配结果从而有效提高了时间效率。 5.最后refine一下匹配结果传统的NCCLSM匹配使结果更精确。
还有一篇论文《Feature-Point Matching for Aerial and Ground Images by Exploiting Line Segment-Based Local-Region Constraints》同样也是上面的思路只不过使用了线特征作为匹配条件与约束。
